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基于线性时序逻辑理论的移动端快递派送路径规划方法，在Android系统的智能手机平台上，利用百度地图开发包构建符合实际派送环境的加权切换系统，同时利用线性时序逻辑语言描述多点派送任务，并将其转化为Büchi自动机，接着将切换系统与派送任务相融合，构建任务可行网络拓扑，在任务可行网络拓扑上利用Dijkstra算法搜索最优路径，然后将该路径映射回百度地图，获得离散的最优路径，最后利用百度地图开发包的定位导航功能，实现离散路径的连续化。该发明能够解决多点派送任务与派送区域受约束的问题，并保证快递员派单路径的最优性，提高快递员派送效率，实现互联网+的智慧派送。

本发明公开了种基于自适应混合算法的三级城乡共同配送网络路径规划的方法，特别涉及一种以时间窗、车辆容量及路径连贯性为约束条件，结合自适应烟花—量子遗传混合算法进行优化的配送路径规划方法。本发明包括以下步骤：首先获取城市共同配送中心、县乡中转站及农村末端自提点的坐标、需求量、时间窗等基本信息，并初始化车辆资源；然后基于共同配送构建以配送总成本最小化为目标的数学模型，模型包含固定运输成本、变动运输成本及时间惩罚成本等。通过采用自适应烟花—量子遗传混合算法，对模型进行求解，其中包括量子比特编码生成初始解、插入算法优化初始解、烟花算法全局搜索及量子遗传算法局部优化。优化过程中结合火花扰动操作、量子比特旋转门动态调整和交叉变异算子提升解的多样性与收敛速度，最终输出满足时间窗约束的最优配送路径。本发明适用于复杂三级城乡配送网络的路径规划，能够显著降低运输成本，提高配送效率，优化城乡物流资源配置。

本发明提出了一种基于路径规划的城市众包配送任务优化调度方法，该方法包括：构建众包配送网络图；获取众包骑手和众包配送任务信息；构建基于路径规划的众包配送任务优化调度模型；基于贪心策略对初始众包任务调度方案进行求解；基于变邻域搜索对众包配送任务进行优化调度。本发明能够根据骑手、商家和客户的位置信息，每个任务的时间约束以及每个骑手的实时负载约束，制定优化的任务调度方案，包括每位骑手配送任务集合和最短配送路径序列，本发明能够合理地分配任务，减少总体配送路径的长度，降低众包配送成本。

本发明适用于景区管理技术领域，提供了一种景区游玩路径规划方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取景区环境特征数据；获取游客特征数据，所述游客特征数据用于表征游客画像信息；将所述景区环境特征数据和游客特征数据输入至预设的BP神经网络模型中，得到游客兴趣地特征数据；将所述游客兴趣地特征数据输入至预设的LSTM神经网络模型中，输出预测兴趣地POI值；根据所述预测兴趣地POI值执行强化学习策略，完成游玩路径规划，本发明实施例在执行强化学习策略时，考虑了游客的各项特征（游客画像），实现目标多样化，可完成个性化的路径规划，使用户整体体验最大化。

本发明提供一种仓库拣货路径规划方法，包括将每个订单号视为一个点，将一维的拣货路径规划问题转换为二维点聚簇问题；使用快速聚簇算法对所有点进行第一次聚簇；使用最小货架成簇算法将经过第一次聚簇后无法成簇的点进行第二次聚簇；使用全局优化算法在簇团内进行多次点交换操作，直到遍历完所有簇团为止，得到新簇团；将新簇团输出为拣货单，同时计算各簇的路径和拣货单的总路径。本发明能够将仓库收到的大量订单分类成多个子订单，使得各子订单间重复路径较小，从而一次完成多个订单拣货，极大的降低拣货总路径，大大提高了工作效率。

本发明旨在提供一种基于路径中线的迷宫求解方法：A、提取迷宫内部的路径中线图；B、在迷宫外部，构建迷宫起点与迷宫终点之间的左虚拟连线、右虚拟连线；C、将路径中线分别与左虚拟连线、右虚拟连线拓扑构建多边形，分别得到左虚拟连线多边形、右虚拟连线多边形；D、根据线面关系，对左虚拟连线和/或右虚拟连线取中连接迷宫起点和迷宫终点的路径进行对比选择，取其中最短者为迷宫解。该方法克服现有技术运算效率低、准确度低的缺陷，具有易于实现、高效稳定、适用性强的特点。

本发明公开了一种支持多地图的路径搜索系统，包括：地图预处理模块、节点图生成模块、路径优化模块、地图切换模块；本发明还公开了一种支持多地图的路径搜索方法，通过本发明解决了在面积过大或者多楼层的场景中，机器人等设备的路径规划面临多张地图的切换、以及按照传统方法进行全局搜索时间花费过长的问题，提出了一种高效的、可自动在多张地图间切换、且通过动态分辨率进行路径搜索的办法，实现快速、低占用的路径搜索方法。

本发明提供了一种改进的基于大规模多中心问题的路径规划方法，通过在其他子解中寻找Nr‑1条距选定子解中路径r最近的路径，并基于该Nr条路径构成集合Sr，从S中删除Sr中的所有路径；然后对集合Sr中的任务搜寻新的合适位置，并进行移动，得到新的集合Sr’；最后判断，新的集合Sr’中路径的总耗费是否有所降低，当出现降低时，则将Sr’的路径加入临时集合TRS中，否则将Sr加入到TRS中。同时，采用了一种简便的初始化方法，生成初始解。本发明通过在现有的大规模多中心问题的路径规划方法的基础上，增加优化策略，使得本发明的路径规划方法对于大规模、多中心点的容量受限的弧路由问题有着良好的求解性能，取得了相对于现有的DCHA方法具有更好的效果。